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基于多变量线性回归的房价预测模型
摘 要:
目前机器学习领域针对房价预测已衍生出很多的方法,本文提出一种基于多变量回归分析的房价预测模型,添加当年失业率、贷款利率和国民消费指数作为变量,能够更有效拟合数据。实验选取美国曼哈顿市2010至2016年的房价作为数据集,用来预测当地2017年的房价,经实验表明该模型得出的预测价格与真实价格差额大约为2%,该模型具有一定的参考价值,实验相对成功,模型可用。
作 者:
  • 李盛达
单 位:
    南京审计大学信息工程学院
关键字:
  • 线性回归;机器学习;数据处理;房价预测;
页 码:
    91-92
出 处:
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